SPSST檢驗、F檢驗、相關分析t檢驗t檢驗主要是對兩組類別，如性別等方面的差異進行分析的工具。一、性別對社會支持、工作壓力、控制源、工作滿意度的影響1、進入analyze>comparemeans>independent-sampleTtest2、輸入變量名，其中結果變量（在本研究中主要是工作壓力，工作滿意度和控制源和社會支持）輸入到testVariable(s)中，可以將所有結果變量同時輸入，也可以將依次輸入。性別作為分類變量輸入到GroupingVariable中，然后撳definegroups鍵。3、你再輸入數據時如果男性輸入為1，女性為2，則輸入數據1、2分別代表男和女。然后撳Continue鍵。4、出現如下圖形后，撳OK鍵，則出現統計結果5、統計結果包括兩個表格，第一個表格如下。這個表格說明的是每個結果變量的數據信息，以時間應激為例，性別分別用1和2表示；N表示調查的人數，其中男性67人，女性30人；Mean表示在時間應激量表上的得分情況，其中男性的平均分為23.87，女性的平均分為21.63；Std.Deviation表示標準差，男性得分的標準差為4.988。女性的得分標準差為5.048。6、輸出結構的第二個表格表示的統計分析結果。時間應激為例，在時間應激上t=2.030,df=95,Sig.=0.045。在此處Sig就是統計學上的p值，其值小于0.05則差異顯著，小于0.01則非常顯著，小于0.001則極其顯著。在時間應激上，Sig也就是p值為0.045小于0.05，這就說明男性和女性在時間應激方面存在差異，由上表我們知道，其中男性的平均分為23.87，女性的平均分為21.63，因此男性高于女性，且這個差異具有顯著性。IndependentSamplesTestLevene'sTestforEqualityofVariancest-testforEqualityofMeansFSig.tdfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd.ErrorDifference95%ConfidenceIntervaloftheDifferenceLowerUpper時間應激Equalvariancesassumed.043.83695.045.049Equalvariancesnotassumed.048.018焦慮Equalvariancesassumed.116.734.92295.359.80.871Equalvariancesnotassumed.932.355.80.862上司支持Equalvariancesassumed.009.92495.310.567.547Equalvariancesnotassumed.320.577.577同事支持Equalvariancesassumed.041.84195.279.624.559Equalvariancesnotassumed.280.623.569家人朋友Equalvariancesassumed.420.51895.527.447.604Equalvariancesnotassumed.535.455.627內在滿意Equalvariancesassumed.00095.000Equalvariancesnotassumed.001外在滿意Equalvariancesassumed.001.04695.963.09Equalvariancesnotassumed.057.955.09整體滿意Equalvariancesassumed.774.38195.014Equalvariancesnotassumed.015內外傾向Equalvariancesassumed.000.98795.042Equalvariancesnotassumed.037F檢驗F檢驗主要用來考察三組以上變量間的關系。二、年齡對社會支持、工作壓力、控制源、工作滿意度的影響在本研究中，將年齡分成了三組，其中20代表20－30歲的人，30代表30-40歲的人，40代表40歲以上的人。當然你還可以多分幾組，但統計方法是一樣的。1、進入analyze>comparemeans>One－WayAnova2、輸入變量名，其中結果變量（在本研究中主要是工作壓力，工作滿意度和控制源和社會支持）輸入到testVariable(s)中，可以將所有結果變量同時輸入，也可以將依次輸入。年齡作為分類變量輸入到Factor中，然后撳PostHoc鍵。3、選中LSD，然后撳Continue：4、撳Options，選中Descriptive，然后撳Continue：5、撳OK則出現統計結果。統計結果包括三個表格，第一個表格如下。這個表格說明的是每個結果變量的數據信息，以時間應激為例，20表示20到30歲這組人，N表示人數，Mean表示平均數，Std.Deviation表示標準差。則時間應激的第一行表示的是20－30歲這組人的人數是34人。在時間應激上得分為21.18，標準差為4.049。 DescriptivesNMeanStd.DeviationStd.Error95%ConfidenceIntervalforMeanMinimumMaximumLowerBoundUpperBound時間應激2034.69417323043.55217354020.9051529Total97.5161535焦慮2034.46510203043.26411204020.913719Total97.402720上司支持2034.353083043.240074020.51918Total97.26208同事支持2034.4032123043.2424114020.617412Total97.289212家人朋友2034.327101630434591016Total97.2061016內在滿意203424593043.786203640204760Total972060外在滿意203410363043.41091940202336Total97.868936整體滿意20344290304337604020.2708892Total973792內外傾向2034.7686203043.3265154020.2751620Total97.4995206、輸出結構的第二個表格表示的統計分析結果。其中BetweenGroups表示組間方差，WithinGroups組內方差，Total表示總體，SumOfSquares表示平方和，MeanSquare表示均方，如果你統計不好看不懂這些內容也沒有關系（當然如果你研究內容太少，可以把這個表格放到論文中，但請將英文按照我上面的說明改成中文）。時間應激為例，統計分析表明F＝36.199，Sig＝.000，因此在不同年齡組在時間應激方面存在差異。下面我們要考察具體是哪兩組之間存在差異 ANOVASumofSquaresdfMeanSquareFSig.時間應激BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96焦慮BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96上司支持BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96同事支持BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96家人朋友BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96內在滿意BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96外在滿意BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96整體滿意BetweenGroups2.000WithinGroups94Total96內外傾向BetweenGroups2.000WithinGroups94Total967、輸出結果的第三個表格說明是哪兩組存在差異。其中（I）年齡和（J）年齡表示比較的兩組年齡，MeanDifference（I－J）表示兩組的差異結果。以時間應激為例，其中20－30歲組和30－40歲組的平均數差異為-5.61，上面有個星號，表示這兩組差異顯著，到底誰高誰低，看結果輸出部分的第一個表格，我們看到，20-30歲組的平均數為21.18，30-40歲組的平均分為26.79，可以知道30－40歲組的人的得分比20－30歲組的人高（注意，統計結果反映的是數據的得分高低，具體得分高好還是得分低好，要看你的具體量表）。我們還可以看到，在時間應激上20-30歲組和40歲以上組的差異為2.38，30-40歲組和40歲以上組的差異為7.99，右上角都有個星號，表示這兩組差異很顯著。 MultipleComparisonsLSDDependentVariable(I)年齡(J)年齡MeanDifference(I-J)Std.ErrorSig.95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound時間應激2030-5.61(*).887.000402.38(*).032.2130205.61(*).887.000407.99(*).0004020-2.38(*).03230-7.99(*).000焦慮2030-4.30(*).620.000403.04(*).761.00030204.30(*).620.000407.34(*).731.0004020-3.04(*).761.00030-7.34(*).731.000上司支持20302.28(*).440.00040-2.23(*).541.0003020-2.28(*).440.00040-4.51(*).519.00040202.23(*).541.000304.51(*).519.000同事支持20302.56(*).493.00040-2.29(*).605.0003020-2.56(*).493.00040-4.85(*).581.00040202.29(*).605.000304.85(*).581.000家人朋友20301.17(*).383.003.4140-1.95(*).471.0003020-1.17(*).383.00340-3.11(*).452.00040201.95(*).471.000303.11(*).452.000內在滿意203012.48(*).00040-14.56(*).0003020-12.48(*).00040-27.05(*).000402014.56(*).0003027.05(*).000外在滿意20308.32(*).00040-8.42(*).0003020-8.32(*).00040-16.74(*).00040208.42(*).0003016.74(*).000整體滿意203020.75(*).00040-22.99(*).0003020-20.75(*).00040-43.74(*).000402022.99(*).0003043.74(*).000內外傾向20304.39(*).703.00040-5.75(*).864.0003020-4.39(*).703.00040-10.14(*).829.00040205.75(*).864.0003010.14(*).829.000*Themeandifferenceissignificantatthe.05level.相關分析相關分析表示的是兩組數據之間的相互關系三、社會支持、工作壓力、控制源與工作滿意度的關系1、選擇Analysis>Correlate>Bivariate2、將需要分析的內容放進來，然后撳OK鍵：2、輸出結果只有一項： Correlations時間應激焦慮上司支持同事支持家人朋友內在滿意外在滿意整體滿意內外傾向時間應激PearsonCorrelation1.839(**)-.866(**)-.853(**)-.721(**)-.516(**)-.423(**)-.503(**)-.466(**)Sig.(2-tailed)..000.000.000.000.000.000.000.000N979797979797979797焦慮PearsonCorrelation.839(**)1-.893(**)-.907(**)-.787(**)-.553(**)-.496(**)-.558(**)-.511(**)Sig.(2-tailed).000..000.000.000.000.000.000.000N979797979797979797上司支持PearsonCorrelation-.866(**)-.893(**)1.930(**).847(**).529(**).465(**).530(**).511(**)Sig.(2-tailed).000.000..000.000.000.000.000.000N979797979797979797同事支持PearsonCorrelation-.853(**)-.907(**).930(**)1.857(**).518(**).465(**).523(**).503(**)Sig.(2-tailed).000.000.000..000.000.000.000.000N979797979797979797家人朋友PearsonCorrelation-.721(**)-.787(**).847(**).857(**)1.446(**).411(**).454(**).452(**)Sig.(2-tailed).000.000.000.000..000.000.000.000N979797979797979797內在滿意PearsonCorrelation-.516(**)-.553(**).529(**).518(**).446(**)1.802(**).967(**).908(**)Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000..000.000.000N979797979797979797外在滿意PearsonCorrelation-.423(**)-.496(**).465(**).465(**).411(**).802(**)1.927(**).911(**)Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000..000.000N979797979797979797整體滿意PearsonCorrelation-.503(**)-.558(**).530(**).523(**).454(**).